Seis modelos en un solo lanzamiento
El Institute of Foundation Models, el laboratorio de Abu Dabi fundado por MBZUAI en mayo de 2025, publicó K2 Horizon el 3 de septiembre: seis modelos de 900 millones, 3.700 millones, 7.000 millones y 32.000 millones de parámetros en versión densa, más dos modelos dispersos de mezcla de expertos, uno de 36.000 millones con unos 4.000 millones de parámetros activos y otro de 375.000 millones con unos 23.000 millones activos.
IFM asigna una función a cada tamaño en lugar de tratarlos como un mismo modelo reducido. El más pequeño apunta al hardware de borde, los intermedios a agentes en dispositivo y alojamiento local, y el de 375.000 millones a cargas de razonamiento y agentes de mayor tamaño. Según sus fichas técnicas, los modelos tienen una ventana de contexto de 524.288 tokens, e IFM afirma que cada uno se preentrenó con unos 20 billones de tokens.
Los pesos y el código son Apache 2.0. Los conjuntos de datos mantienen sus propias licencias, incluida ODC-BY cuando la redistribución lo permite.
La afirmación que lo hace distinto
Muchos laboratorios publican pesos. El argumento de IFM es que los pesos por sí solos no son código abierto.
“El código abierto es mucho más que pesos abiertos”, dijo Eric Xing, fundador de IFM. “La ciencia funciona cuando otros pueden ver los datos, seguir el método, reproducir el resultado y mejorarlo”.
El lanzamiento pretende incluir código de entrenamiento, configuraciones, puntos de control intermedios, registros detallados, resultados de evaluación y los propios datos de entrenamiento, sustituidos por recetas de construcción cuando un conjunto no puede redistribuirse. Hector Liu, director del laboratorio de IFM en Silicon Valley, resumió su escala: “En lugar de publicar un solo modelo, publicamos una flota entera”.
Es un compromiso claramente más fuerte que los lanzamientos de pesos abiertos a los que el sector se ha acostumbrado, y es la parte que conviene comprobar en lugar de repetir.
Qué se entregó realmente el primer día
La apertura es escalonada. Tras revisar las fichas de los modelos, CellCog informa de que los modelos de 3.700 y 7.000 millones llegaron con el paquete completo —pesos, datos y recetas, código y puntos de control intermedios—, mientras que el buque insignia de 375.000 millones y el modelo disperso de 36.000 millones se publicaron solo con los pesos, indicando sus fichas que los puntos de control, los datos y el código de entrenamiento se publicarán más adelante. El de 32.000 millones figura como punto de control de primera fase, con una versión final pendiente.
Así, los modelos que más investigadores querrían reproducir son por ahora los que menos material publicado tienen detrás. No es una promesa rota, sino una promesa incumplida todavía, y la diferencia solo importa si llega el resto.
Rendimiento y dónde conseguirlo
IFM afirma que los tres modelos más pequeños marcan el estado del arte en sus respectivas categorías de tamaño. Esas cifras son del propio laboratorio; la evaluación independiente aún no ha llegado, y ninguna medida del proveedor debe leerse como resultado consolidado.
Los pesos están en Hugging Face —la plataforma que Nvidia acordó comprar por 12.930 millones de dólares esa misma semana— y funcionan con vLLM, SGLang y Ollama. El acceso por API se ofrece a través de Compass, Cerebras, AWS y Nebius.
Qué observar a continuación
Dos cosas decidirán si K2 Horizon es lo que dice ser. Primero, si se publican los datos y el código de entrenamiento de los modelos de 375.000 y 36.000 millones, y en qué plazo. Segundo, si las evaluaciones independientes reproducen las afirmaciones por categoría de tamaño. Hasta que ocurran ambas, esto es un lanzamiento de pesos abiertos muy grande con una promesa de ciencia abierta adjunta.
